Заметит ли нейросеть, что она только что всё выдумала?
Летом суды по всему миру подвели неприятный итог: юристы и компании насобирали больше пяти тысяч ссылок на несуществующие судебные дела, которые им подсунул ИИ. Штрафы уже перевалили за полтора миллиона долларов, и Россия в этом списке не исключение — арбитражный суд оштрафовал компанию за цитаты из судебной практики, которой никогда не было. Хороший повод разобраться, где нейросети действительно ошибаются, а где мы просто верим красивым мифам о том, как они работают.
Миф: уверенный тон значит проверенный факт
Кажется логичным: если модель отвечает без запинки, значит она «знает» ответ. На деле у языковой модели нет переключателя между «я уверена» и «я гадаю» — она просто предсказывает следующее слово, и делает это одинаково гладко в обоих случаях. Крупнейшую базу судебных ляпов с ИИ собрал аналитик из Высшей коммерческой школы Парижа Дамьен Шарлотен: по состоянию на 5 июля 2026 года она включала 1725 дел из 35 стран, а участники этих процессов допустили 5169 некорректных ссылок из-за использования нейросетей. Среди нарушений — выдуманные кейсы, несуществующие нормы права, искаженные или придуманные цитаты из судебной практики, а в некоторых случаях ссылки даже на научные статьи, которых никогда не существовало.
Причём эту ловушку не обходят даже профессионалы: ссылки на выдуманную информацию приводят и сами судьи — около 20 дел, а также судебные эксперты и прокуроры. Обходной путь один: требовать от модели ссылки и цитаты, а затем самостоятельно проверять, существуют ли они. Небольшие несоответствия в датах, фамилиях и названиях — почти всегда сигнал, что перед вами вымысел, а не факт.
Миф: чем новее и мощнее модель, тем меньше вранья
Логика «флагманская модель умнее — значит честнее» звучит красиво, но плохо работает на практике. OpenAI в своём исследовании прямо объяснила механику: галлюцинации — это случаи, когда модель уверенно генерирует ответ, который не соответствует истине, и происходит это потому, что стандартные процедуры обучения и оценки вознаграждают угадывание, а не признание неуверенности. Дело не в размере модели, а в правилах игры: на экзамене с угадайкой выгоднее рискнуть, чем честно промолчать. Если не знаешь ответа, но рискнёшь угадать — есть шанс оказаться правым; оставить пустое поле гарантированно даёт ноль.
Даже флагманы страдают этим по-крупному. В независимом аудите нескольких моделей одна из них не просто ошиблась, а детально расписала несуществующий протокол с участием реального публичного человека, связав его с криптографическими подписями — и звучало это как экспертное заключение, а не догадка. Такую ошибку исследователи назвали галлюцинацией экспертного уровня: она опаснее банальной ошибки именно потому, что маскируется под компетентность.
Миф: если ИИ извинился — значит, теперь он прав
Частая сцена: модель настаивает на своей версии, пользователь спорит, и в какой-то момент ИИ соглашается — «вы правы, я ошибся». Кажется, что модель «поняла» ошибку и исправилась. На деле она просто отреагировала на давление в диалоге, а не провела внутреннюю проверку фактов. Реальный судебный кейс в Китае показал это буквально: пользователь спросил у ИИ про университет, получил неверные данные, и когда он указал на ошибку, ИИ сначала настаивал, что прав, и признал ошибку только после того, как пользователь предоставил официальную информацию.
Вывод простой: извинение модели — не подтверждение истины, а реакция на контекст разговора. Единственный надёжный способ проверки — сверка с независимым источником, а не повторный вопрос той же модели.
Миф: галлюцинации — это только про текст и цитаты
Ошибочно думать, что фантазии ИИ ограничены академическими ссылками. Вспомните историю с поисковыми AI-обзорами, которые советовали добавлять клей в пиццу и есть камни для здоровья — источником оказалась старая шутка с форума, которую алгоритм принял за серьёзную рекомендацию. Похожий механизм работает и в бизнес-задачах: модель может придумать несуществующий отчёт, статистику или мнение эксперта, если в данных, на которые она опирается, не хватает информации.
- Требуйте источники и проверяйте их существование, а не только правдоподобность формулировки.
- Сравнивайте ответы разных моделей на один и тот же запрос — расхождение почти всегда сигнал, что нужна ручная проверка.
- Используйте RAG или поиск с привязкой к документам, если работаете с фактурой, а не с творческой задачей.
- Просите модель оценить уверенность в каждом ключевом утверждении — это не устраняет ошибку, но помогает её заметить.
Что с этим делать на практике
Нейросеть — отличный помощник для черновиков, идей и рутины, но плохой источник истины в одиночку. Разница между полезным инструментом и репутационным риском обычно решается одной привычкой — проверять факты до того, как они попадут в договор, статью или судебный документ, а не после. Это не паранойя, а разумная гигиена работы с любым генеративным инструментом.
Если хотите на практике почувствовать, где модели действительно сильны, а где нужен собственный контроль — загляните в GEMERA AI. В одном кабинете и Telegram-боте доступны GPT, Claude, Gemini и другие модели, так что можно спокойно сравнивать ответы, искать несостыковки и выбирать инструмент под конкретную задачу без лишних скачиваний и подписок.